Cientistas de dados criam software que identifica pirâmides financeiras com precisão de 99%

Estudo foi publicado inicialmente por italianos em 2018 e atualizado por chineses em março deste ano

Programa de computador – Imagem de StockSnap

O exercício de atividades ilegais envolvendo moedas digitais não é uma exclusividade nacional e tem incomodado muitos que apostam neste mercado mundo afora. Apenas de junho de 2011 a novembro de 2016 foram registrados mundialmente mais de 1800 esquemas de pirâmides financeiras envolvendo algum tipo de criptomoeda.

O artigo original, publicado em 2018 por três estudiosos italianos com o título: “Minerando dados para detectar esquemas de pirâmide com bitcoin”, propôs um programa de computador capaz de classificar endereços suspeitos de operar pirâmides financeiras na blockchain do bitcoin utilizando técnicas de machine learning (aprendizado computacional). Essa técnica consistiu em ensinar um software a identificar estatisticamente transações suspeitas de endereços reais retirados da blockchain, incluindo dados de pirâmides financeiras já conhecidas e de transações não fraudulentas.

A partir da obtenção dessas informações, o software então analisou diversos parâmetros como, por exemplo, a diferença entre valores financeiros de entrada e saída, o atraso médio entre transações e o número de transações diárias e conseguiu satisfatoriamente classificar endereços suspeitos com 99% de precisão.

Lista de alguns endereços de pirâmides financeiras conhecidas utilizados para treinar o algoritmo italiano

Como, em muitos casos, pirâmides financeiras operam em múltiplos endereços com o objetivo de tornar o rastreio de informações mais complexo, os cientistas de dados resolveram então também utilizar uma técnica conhecida como clusterização a fim de combater pirâmides camufladas.

Utilizando a proposta italiana como base, cientistas de dados chineses deram um passo a frente e propuseram uma solução adaptada para a blockchain do Ethereum em março deste ano.

Como o software ainda é limitado a realizar análises estáticas, devido ao grande volume de transações nas blockchains, o próximo passo é tornar o software hábil a fazer o monitoramento em tempo real e, consequentemente, mais ostensivo e irrestrito a um determinado período de análise. Quando isto for solucionado, a tendência é que tenhamos várias células de monitoramento (governamentais ou não), o que tornaria o processo de auditoria ainda mais refinado e preciso.

Boa notícia para aqueles que utilizam criptomoedas para fins legítimos e honestos.

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Foto de William Vianna
Foto de William Vianna O autor:

Engenheiro de Telecomunicações e Data Scientist, atua como Management Consultant na Austrália, onde reside e respira ares de novas tecnologias.